Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extending Explainable Boosting Machines to Scientific Image Data

論文の概要: Extending Explainable Boosting Machines to Scientific Image Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16526v2
Date: Thu, 30 Nov 2023 14:57:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-01 20:33:25.321575
Title: Extending Explainable Boosting Machines to Scientific Image Data
Title（参考訳）: 説明可能なブースティングマシンを科学画像データに拡張する
Authors: Daniel Schug, Sai Yerramreddy, Rich Caruana, Craig Greenberg, and Justyna P. Zwolak
Abstract要約: 本稿では,科学的画像データにEBM(Explainable Boosting Machines)を用いることを提案する。量子技術の発展を支える重要な応用から着想を得て,ESMを低温原子ソリトン画像データに適用する。我々は,本手法が人間の直観と一致していることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.812903592835406
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As the deployment of computer vision technology becomes increasingly common in science, the need for explanations of the system and its output has become a focus of great concern. Driven by the pressing need for interpretable models in science, we propose the use of Explainable Boosting Machines (EBMs) for scientific image data. Inspired by an important application underpinning the development of quantum technologies, we apply EBMs to cold-atom soliton image data tabularized using Gabor Wavelet Transform-based techniques that preserve the spatial structure of the data. In doing so, we demonstrate the use of EBMs for image data for the first time and show that our approach provides explanations that are consistent with human intuition about the data.
Abstract（参考訳）: コンピュータビジョン技術の展開が科学においてますます一般的になるにつれて、システムとその出力の説明の必要性が大きな関心事となっている。科学における解釈可能なモデルの必要性が高まる中で,画像データに対する説明可能ブースティングマシン(ebms)の利用を提案する。量子技術の発展を支える重要な応用として,ガボルウェーブレット変換法を用いて表層化した冷原子ソリトン画像データにESMを適用し,その空間構造を保存した。そこで本研究では,画像データに対するebmsの使用を初めて実証し,その手法が人間の直観と一致する説明を提供することを示す。

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